에이전트 워크플로우 LLM 랭킹
모델 9개 · 에이전트 워크플로우 태스크 실사용량 기준
핵심 사실 · 기준 주 2026-08-10
상위 3개 모델(Tencent: Hy3, Xiaomi: MiMo-V2.5, DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423)이 전체 사용량의 31.0%를 차지합니다.
§이번 주 최대 상승 모델은 DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731로, 8위에서 5위로 올랐습니다.
§사용량 상위 10개 중 가장 저렴한 모델은 OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)(입력 1백만 토큰당 $0.09999999999999999, 사용량 7위)입니다.
§상위 10개 중 최대 컨텍스트는 Xiaomi: MiMo-V2.5의 1.1M 토큰입니다.
§
인용 표기: AI Tier List, LLM Usage Rankings (2026-08-10), www.aitierlist.xyz/ko/models/agent-workflow-execution — data: OpenRouter
어떤 모델을 골라야 할까?
- 품질이 최우선일 때
- DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731
- Artificial Analysis 에이전트 벤치마크 48.4점 — 랭킹 내 1위
- 검증된 기본 선택
- Tencent: Hy3
- 사용량 점유율 12.5% — 실사용 1위
- 비용이 중요할 때
- NVIDIA: Nemotron 3 Ultra (free)
- 상위 15위 중 최저가 — 입력 Free/1M
- 긴 문서·코드베이스를 다룰 때
- Xiaomi: MiMo-V2.5
- 1.1M 토큰 컨텍스트
전체 순위 9개
| 순위 | 모델 | 점유율 |
|---|---|---|
1 | Tencent: Hy3 | |
2 | Xiaomi: MiMo-V2.5 | |
3 | DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423 | |
4 | Z.ai: GLM 5.2 (batch) | |
5 | DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731 | |
6 | DeepSeek: DeepSeek V4 Pro | |
7 | OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch) | |
8 | NVIDIA: Nemotron 3 Ultra (free) | |
9 | MiniMax: MiniMax M3 (batch) |
모델 비교
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이 순위는 매주 갱신됩니다. 바뀌면 메일로 — 주 1회, 스팸 없음.
FAQ
에이전트 워크플로우에 가장 많이 쓰이는 LLM은 무엇인가요?
에이전트 워크플로우 작업에서 실제 토큰 사용량 기준 1위는 Tencent: Hy3(tencent)입니다. 이 모델이 해당 구간 토큰 사용량의 약 12.5%를 차지합니다. 뒤를 Xiaomi: MiMo-V2.5, DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423, Z.ai: GLM 5.2 (batch)이(가) 잇습니다.
이 순위는 어떻게 매겨지나요?
벤치마크 점수가 아니라 OpenRouter를 통해 실제로 소비된 토큰량을 기준으로 순위를 매깁니다. 이 페이지는 에이전트 워크플로우 태스크로 태깅된 사용량만 집계합니다. 매주 자동 갱신되며 현재 9개 모델을 추적하고 있습니다.
에이전트 워크플로우용으로 가장 저렴한 LLM은 무엇인가요?
이 순위에 오른 유료 모델 중에서는 OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)이(가) 입력 1백만 토큰당 $0.10로 가장 저렴합니다. 무료로 제공되는 모델도 1개 있습니다.
Tencent: Hy3이(가) 지금도 에이전트 워크플로우에서 가장 많이 쓰이는 LLM인가요?
네. 2026-08-10 주 기준 Tencent: Hy3이(가) 실사용량 1위입니다. 지난주 3위에서 올라왔습니다. 이 순위는 매주 갱신되므로 바뀌면 이 페이지에 바로 반영됩니다.
컨텍스트 길이가 가장 긴 모델은 무엇인가요?
이 순위에서는 Xiaomi: MiMo-V2.5이(가) 1.1M 토큰으로 가장 긴 컨텍스트를 지원합니다.
토큰 사용량·점유율 데이터는 OpenRouter 집계 기준이며 매주 자동 갱신됩니다. 가격은 1백만 토큰당 USD. 벤치마크 점수는 Artificial Analysis 기준이며, 측정되지 않은 모델은 —로 표시됩니다.